人脸识别防伪技术的原理

人脸识别防伪技术是现在备受关注和发展的新兴生物特征识别技术，相比于以往的指纹识别技术具有创新性，且识别准确率甚至可达到更高，未来也许将代替以往可靠程度高的指纹识别技术。人脸识别防伪技术的原理是什么呢？我们从人脸识别防伪技术的组成部分来看看它的原理：

1、人脸检测：是指在动态的场景与复杂的背景中判断其是否存在人的面像，并分离出这种面像，这是人脸识别防伪技术的第一个步骤，一般通过下列几种检测方法实现：

（1）参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

（2）人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

（3）样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

（4）肤色模型法：这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；

（5）特征子脸法：这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。

2、人脸跟踪：指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪，这是人脸识别防伪技术做出判断结果的重要部分，具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。

3、人脸比对：指对被检测到的人脸面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索，即将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象，这就是人脸识别防伪技术判断是否与事先录入的人的身份信息相互一致的步骤，主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

（1）特征向量法：先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量；

（2）面纹模板法：在数据库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。

人脸识别防伪技术的核心部分实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”，这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。人脸识别防伪技术随着技术的进一步发展和成熟完善，可以提高识别速度和准确率。

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